[深度学习] 矩阵求导文档

说明： 该文档表明了标量、向量、矩阵之间相互求导的关系。学习之后，就会理解线性回归等应用。
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[深度学习] labelme 3.10.1版本 exe运行软件

说明： 标注工具，3.10.1最新版本，输出文件编码格式已改为UTF-8，可兼容使用
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[深度学习] Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition

说明： Kaiming大神新作。Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition。
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[深度学习] NETLOGO扩展包

说明： netlogo扩展包 有time stats
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[机器学习] 酒店评价-带情感标签-情感分析训练集

说明： 自然语言处理中情感分析需要用到的训练集，内含2000条正向评价与2000条负向评价。
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[机器学习] 字符训练集

说明： 包含字母，数字，数量也够，足够进行神经网络的训练
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[深度学习] TFRecordTool

说明： tensorflow推荐的TFRecord的保存和读取数据集，支持多线程读取和打乱顺序，使用队列读取，避免了大型数据集对内存的严重占用
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[深度学习] cudnn-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56

说明： The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution , pooling, normaliza
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[深度学习] 【CVPR2018】Learning Visual Knowledge Memory Networks For VQA【PDF+PPT+翻译word】

说明： 可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720 视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。首先是将视觉内容与知
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[深度学习] 神经网络CPU、显存分析

说明： 神经网络参数、计算量分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析
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[机器学习] 西储大学轴承数据

说明： 根据西储大学轴承数据中心提供的文档，按照故障类型将数据整理进不同的文件夹，方便以后调用
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[搜索引擎] deepdive_tutorial

说明： deepdive 使用说明文档，deepdive构建方法，及一些简单的项目测试用例等。文件下载自git
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